本發(fā)明屬于汽車用戶行為分析，涉及到一種智能汽車用戶行為大數(shù)據(jù)評(píng)估分析方法。

背景技術(shù)：

1、在快速發(fā)展的交通領(lǐng)域，智能汽車作為出行新選擇，其用戶駕駛行為對(duì)道路安全、交通效率及車輛性能與壽命具有決定性作用。不合理駕駛行為不僅加劇事故風(fēng)險(xiǎn)，還引發(fā)能耗增加、排放提升及車輛磨損加劇。鑒于當(dāng)前駕駛行為約束機(jī)制不足，亟需構(gòu)建智能汽車用戶行為大數(shù)據(jù)評(píng)估分析方法，以精準(zhǔn)評(píng)估駕駛行為，促進(jìn)安全、綠色、高效的出行方式。

2、現(xiàn)有已存在的通過(guò)汽車用戶行為分析進(jìn)行用戶駕駛約束的技術(shù)，雖然在一定程度上能夠識(shí)別并糾正不良駕駛行為，提升道路安全與交通效率，但仍存在若干局限性，具體表現(xiàn)如下：1、現(xiàn)有技術(shù)針對(duì)用戶駕駛行為分析的數(shù)據(jù)覆蓋不全與精度不足，受限于駕駛過(guò)程中的變道數(shù)據(jù)和速度數(shù)據(jù)，忽視跟車距離、壓線及轉(zhuǎn)彎相關(guān)數(shù)據(jù)分析，影響用戶駕駛行為分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和全面性。

3、2、現(xiàn)有技術(shù)多側(cè)重于對(duì)駕駛行徑路線的全程行為約束管理，通過(guò)設(shè)立明確的行為約束條件來(lái)規(guī)范駕駛行為，然其亦暴露出對(duì)路徑路線內(nèi)各路段約束需求分析不足的問(wèn)題，一方面對(duì)于在熟悉路段或安全駕駛環(huán)境下的駕駛者而言，過(guò)于嚴(yán)格的約束可能會(huì)引發(fā)不必要的反感或抵觸情緒，另一方面在復(fù)雜多變的交通環(huán)境中，明確的行為約束條件可能并不完全符合實(shí)際的駕駛條件，可能導(dǎo)致用戶駕駛行為的過(guò)度干預(yù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于此，為解決上述背景技術(shù)中所提出的問(wèn)題，現(xiàn)提出一種智能汽車用戶行為大數(shù)據(jù)評(píng)估分析方法。

2、本發(fā)明的目的可以通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：本發(fā)明提供一種智能汽車用戶行為大數(shù)據(jù)評(píng)估分析方法，包括：s1.調(diào)取車載終端內(nèi)針對(duì)目標(biāo)用戶的歷史駕駛行徑數(shù)據(jù)，包括歷史預(yù)設(shè)周期內(nèi)各次駕駛出行過(guò)程對(duì)于各駕駛路段的速度時(shí)間歷程曲線、平均跟車距離、變道頻率、壓線次數(shù)、轉(zhuǎn)向的幅度和角速度，定義目標(biāo)用戶的整體駕駛風(fēng)格并確定其對(duì)應(yīng)基礎(chǔ)駕駛風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。

3、s2.按照預(yù)設(shè)路徑距離劃分目標(biāo)用戶當(dāng)前行駛導(dǎo)航路線的各待行駛路段，基于目標(biāo)用戶的歷史駕駛行徑數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶針對(duì)各待行駛路段的駕駛行為風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。

4、s3.以天氣狀況、交通狀況和用戶狀況為修正因子，分析目標(biāo)用戶針對(duì)各待行駛路段的綜合駕駛風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，將其中綜合駕駛風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)大于預(yù)設(shè)值的各待行駛路段標(biāo)記為各提示路段。

5、s4.檢索目標(biāo)用戶針對(duì)各提示路段的潛在駕駛風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)，于各提示路段起始點(diǎn)抵達(dá)時(shí)刻對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行相應(yīng)語(yǔ)音播報(bào)提示。

6、s5.待目標(biāo)用戶結(jié)束當(dāng)前行駛導(dǎo)航路線后，評(píng)估并反饋目標(biāo)用戶的駕駛行為矯正執(zhí)行力度。

7、相較于現(xiàn)有技術(shù)，本發(fā)明的有益效果如下：（1）本發(fā)明通過(guò)結(jié)合變道、速度、加速度、跟車距離、轉(zhuǎn)向幅度和角速度等多方面的駕車行為參數(shù)，從駕駛規(guī)范指數(shù)、駕駛平穩(wěn)指數(shù)、駕駛穩(wěn)健指數(shù)三層面全面而深入地定義目標(biāo)用戶的整體駕駛風(fēng)格，能夠更全面、準(zhǔn)確地反映駕駛者的駕駛習(xí)慣和風(fēng)格，相比單一化指標(biāo)更為科學(xué)，避免因片面判斷而導(dǎo)致的誤差。

8、（2）本發(fā)明以目標(biāo)用戶的歷史駕駛行徑數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，聚焦于各待行駛路段預(yù)設(shè)歷史周期內(nèi)歷史駕駛出行或相似駕駛出行的參照表現(xiàn)，預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶針對(duì)各待行駛路段的駕駛行為風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，有效提升預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性和實(shí)用性，為后續(xù)提示路段的篩選提供數(shù)據(jù)支持。

9、（3）本發(fā)明通過(guò)引入天氣狀況、交通狀況和用戶狀況為修正因子，有效全面地分析目標(biāo)用戶針對(duì)各待行駛路段的綜合駕駛風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，確保分析結(jié)果更加貼近實(shí)際情況，從而增強(qiáng)適應(yīng)性和實(shí)用性。

10、（4）本發(fā)明通過(guò)各提示路段起始點(diǎn)抵達(dá)時(shí)刻對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行相應(yīng)語(yǔ)音播報(bào)提示，通過(guò)非侵入式的提示不僅避免過(guò)度明確約束項(xiàng)對(duì)于駕駛過(guò)程的過(guò)度干預(yù)，從而了整體的用戶體驗(yàn)。

11、（5）本發(fā)明待目標(biāo)用戶結(jié)束當(dāng)前行駛導(dǎo)航路線后，評(píng)估并反饋目標(biāo)用戶的駕駛行為矯正執(zhí)行力度，幫助養(yǎng)成持續(xù)跟蹤與改進(jìn)的機(jī)制，從而有助于用戶逐步形成良好的駕駛習(xí)慣，并在未來(lái)的駕駛過(guò)程中保持較高的安全水平。

技術(shù)特征：

1.一種智能汽車用戶行為大數(shù)據(jù)評(píng)估分析方法，其特征在于，該方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能汽車用戶行為大數(shù)據(jù)評(píng)估分析方法，其特征在于：所述定義目標(biāo)用戶的整體駕駛風(fēng)格，包括：提取目標(biāo)用戶歷史預(yù)設(shè)周期內(nèi)各次駕駛出行過(guò)程對(duì)于各駕駛路段的速度時(shí)間歷程曲線代入直角坐標(biāo)系內(nèi)，獲取目標(biāo)用戶歷史預(yù)設(shè)周期內(nèi)各次駕駛出行過(guò)程各駕駛路段的限速閾值，于同一直角坐標(biāo)系內(nèi)繪制限速閾值對(duì)應(yīng)直線，識(shí)別目標(biāo)用戶歷史預(yù)設(shè)周期內(nèi)各次駕駛出行過(guò)程對(duì)于各駕駛路段的異常超速行為，分析目標(biāo)用戶歷史預(yù)設(shè)周期內(nèi)各次駕駛出行過(guò)程對(duì)于各駕駛路段的駕駛規(guī)范指數(shù)，其中為歷史預(yù)設(shè)周期內(nèi)各次駕駛出行的編號(hào)，，為各駕駛路段的編號(hào)，；

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能汽車用戶行為大數(shù)據(jù)評(píng)估分析方法，其特征在于：所述確定目標(biāo)用戶整體駕駛風(fēng)格對(duì)應(yīng)基礎(chǔ)駕駛風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，包括：根據(jù)web云端存儲(chǔ)的各駕駛風(fēng)格預(yù)置基礎(chǔ)駕駛風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，從中提取并確定目標(biāo)用戶整體駕駛風(fēng)格對(duì)應(yīng)預(yù)置基礎(chǔ)駕駛風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種智能汽車用戶行為大數(shù)據(jù)評(píng)估分析方法，其特征在于：所述預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶針對(duì)各待行駛路段的駕駛行為風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，包括：將各待行駛路段與目標(biāo)用戶的歷史預(yù)設(shè)周期內(nèi)各次駕駛出行過(guò)程的各駕駛路段進(jìn)行比對(duì)，判斷各待行駛路段是否為目標(biāo)用戶歷史已行徑路段，以此將各待行駛路段篩分為各已知路段和各未知路段；

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種智能汽車用戶行為大數(shù)據(jù)評(píng)估分析方法，其特征在于：所述篩選與該未知路段具有高度相似性的參照駕駛路段，包括：對(duì)目標(biāo)用戶歷史預(yù)設(shè)周期內(nèi)各次駕駛出行過(guò)程各駕駛路段其中的相同駕駛路段進(jìn)行匯總，獲得目標(biāo)用戶歷史預(yù)設(shè)周期內(nèi)各駕駛出行路段；

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種智能汽車用戶行為大數(shù)據(jù)評(píng)估分析方法，其特征在于：所述分析目標(biāo)用戶針對(duì)各待行駛路段的綜合駕駛風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，包括：提取目標(biāo)用戶針對(duì)各待行駛路段的駕駛行為風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)以及目標(biāo)用戶的整體駕駛風(fēng)格對(duì)應(yīng)基礎(chǔ)駕駛風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，其中為各待行駛路段的編號(hào)，，引入當(dāng)前各待行駛路段的天氣狀況、交通狀況和用戶狀況的修正因子，分別記為，由公式得到目標(biāo)用戶針對(duì)各待行駛路段的綜合駕駛風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，為。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種智能汽車用戶行為大數(shù)據(jù)評(píng)估分析方法，其特征在于：所述當(dāng)前各待行駛路段的天氣狀況的修正因子獲取過(guò)程包括：通過(guò)氣象臺(tái)檢索目標(biāo)用戶當(dāng)前所處地區(qū)的氣象信息，包括降雨量、降雪量和空氣能見(jiàn)度，與web云端存儲(chǔ)的合理氣象環(huán)境對(duì)應(yīng)駕駛影響的許可降雨量閾值、許可降雪量閾值和許可空氣能見(jiàn)度閾值進(jìn)行比對(duì)，若目標(biāo)用戶當(dāng)前所處地區(qū)的降雨量、降雪量和空氣能見(jiàn)度均小于或等于其對(duì)應(yīng)許可閾值，則設(shè)置當(dāng)前各待行駛路段的天氣狀況的修正因子均為0，反之若目標(biāo)用戶當(dāng)前所處地區(qū)的降雨量、降雪量和空氣能見(jiàn)度中任一氣象參數(shù)大于其對(duì)應(yīng)許可閾值，則計(jì)算各大于其對(duì)應(yīng)許可閾值的氣象參數(shù)的偏差占比，經(jīng)累加后將累加值作為當(dāng)前各待行駛路段的天氣狀況的修正因子。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種智能汽車用戶行為大數(shù)據(jù)評(píng)估分析方法，其特征在于：所述當(dāng)前各待行駛路段的交通狀況的修正因子獲取過(guò)程包括：通過(guò)導(dǎo)航軟件檢索目標(biāo)用戶當(dāng)前各待行駛路段的交通密度，基于web云端存儲(chǔ)的各交通擁堵等級(jí)規(guī)范的道路交通密度區(qū)間，獲取目標(biāo)用戶當(dāng)前各待行駛路段的交通擁堵等級(jí)，設(shè)置各交通擁堵等級(jí)對(duì)應(yīng)的駕駛影響權(quán)重，以獲取目標(biāo)用戶當(dāng)前各待行駛路段的交通擁堵等級(jí)對(duì)應(yīng)的駕駛影響權(quán)重，進(jìn)一步將其作為當(dāng)前各待行駛路段的交通狀況的修正因子。

9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種智能汽車用戶行為大數(shù)據(jù)評(píng)估分析方法，其特征在于：所述當(dāng)前各待行駛路段的用戶狀況的修正因子獲取過(guò)程包括：通過(guò)車載設(shè)備感知目標(biāo)用戶當(dāng)前行駛導(dǎo)航路線的已駕駛時(shí)長(zhǎng)，基于導(dǎo)航軟件預(yù)測(cè)的目標(biāo)用戶各待行駛路段的抵達(dá)時(shí)長(zhǎng)，累加得到目標(biāo)用戶抵達(dá)各待行駛路段的累計(jì)駕駛時(shí)長(zhǎng)，將其與預(yù)設(shè)用戶疲勞駕駛時(shí)長(zhǎng)的比值，作為當(dāng)前各待行駛路段的用戶狀況的修正因子。

10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種智能汽車用戶行為大數(shù)據(jù)評(píng)估分析方法，其特征在于：所述評(píng)估目標(biāo)用戶的駕駛行為矯正執(zhí)行力度，包括：采集目標(biāo)用戶各提示路段的速度時(shí)間歷程曲線、平均跟車距離、變道頻率、壓線次數(shù)、轉(zhuǎn)向的幅度和角速度，計(jì)算目標(biāo)用戶各提示路段的實(shí)際駕駛行為風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)；

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于汽車用戶行為分析技術(shù)領(lǐng)域，涉及到一種智能汽車用戶行為大數(shù)據(jù)評(píng)估分析方法，其通過(guò)目標(biāo)用戶的歷史駕駛行徑數(shù)據(jù)，定義目標(biāo)用戶的整體駕駛風(fēng)格并確定其對(duì)應(yīng)基礎(chǔ)駕駛風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，進(jìn)一步預(yù)測(cè)目標(biāo)用戶針對(duì)各待行駛路段的駕駛行為風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，將二者結(jié)合并以天氣狀況、交通狀況和用戶狀況為修正因子，分析目標(biāo)用戶針對(duì)各待行駛路段的綜合駕駛風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，篩選各提示路段并檢索目標(biāo)用戶對(duì)應(yīng)其潛在駕駛風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)，于各提示路段起始點(diǎn)抵達(dá)時(shí)刻對(duì)目標(biāo)用戶進(jìn)行相應(yīng)語(yǔ)音播報(bào)提示，待目標(biāo)用戶結(jié)束當(dāng)前行駛導(dǎo)航路線后，評(píng)估并反饋目標(biāo)用戶的駕駛行為矯正執(zhí)行力，有效完善現(xiàn)有駕駛行為規(guī)范約束機(jī)制，從而保障汽車用戶行車安全。

技術(shù)研發(fā)人員：劉旺梅,李仲先
受保護(hù)的技術(shù)使用者：寧波沃爾斯軟件有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/21